有时候我们发现，技术和工具并不是核心要素，基于客户需求体验的产品设计和专业工程实施能力才是关键。大部分优秀的数据工具产品，也是胜在对数据的理解和治理的方法论上，赋以相应的工具，让能力加特。
机器学习、人工智能(AI) 和其他类似过程在收集和理解不同数据集方面发挥着关键作用。
大数据&数据分析在过去几年中一直是一个非常流行的术语，并且将继续如此。2022 年新的和最好的数据分析工具的出现将彻底改变我们看待数据收集和分析的方式。
基本上，数据分析工具是分析数据的程序和计算机软件。这些工具在全球范围内被公司广泛使用，以帮助制定营销和销售策略，公司根据可用的一些最佳数据分析工具的分析做出决策。然而，这并不是数据分析工具可以提供的唯一帮助。它们还可用于增强客户体验。数据分析工具的帮助程度取决于它的设计好坏以及它所提供的功能。
Qlik - 高级数据分析工具
Qlik 是一种企业数据分析工具，可帮助处理数字。Qlik 的平台使分析师可以轻松探索各种形式的数据，包括文本、图像，甚至社交媒体帖子。
Qlik 承诺通过分析客户旅程帮助企业发现新机会、获得竞争优势并创造可持续增长。创造强大客户体验的潜力使 Qlik 成为企业主如此强大的工具。
主要特点
Qlik 拥有一系列强大的数据连接器，使客户可以轻松地从任何地方导入他们的数据。它能够在几分钟内生成 100 多个预构建的交互式仪表板。
此外，它为开发人员和发布者提供了访问在线生态系统和市场的权限，以发布和销售洞察驱动的应用程序。
优点：Qlik 利用基于应用程序的系统来组织和压缩您的所有数据。此外，它还允许您使用图表和图形分析数据并一目了然地查看您的见解，并让您能够相互测试不同的理论，只评估相关的内容。
缺点：Qlik 旨在供精通数学和统计学的人使用。如果没有任何数学或统计背景知识，使用起来并不容易。
Microsoft Power BI：最好的数据分析工具之一
作为最好的数据分析工具之一，Microsoft Power BI非常易于学习和使用。此外，Microsoft Power BI 支持多种语言和方言，例如英语、法语、德语和西班牙语。这使其非常适合在欧洲或拉丁美洲等地区开展业务的跨国企业。
主要特点
就功能而言，Microsoft Power BI 拥有非常友好的用户界面。仪表板设计特别令人印象深刻，因此消费者可以在一个地方轻松访问他们的所有数据源。通过使用 Azure Data Lake Analytics 工具，企业所有者可以比以往任何时候都更好地控制他们的数据处理能力，因为它提供了直接支持。
优点：该工具的主要优点之一是它对用户的可访问性，因为您可以使用各种类型的数据创建可视化。另一个优点是 Microsoft Power BI 可以在 Internet 上或在计算机上使用，以您更方便的方式使用。
缺点：Microsoft Power BI 的一个缺点是它可能很昂贵。根据您选择的计划，每月的费用可能会很高。另一个缺点是很难学习如何使用它。界面并不总是直观的，并且有许多功能可能难以弄清楚。
SAS：用于数据分析的分析工具
SAS是一种用于商业智能和数据挖掘的分析程序。它尤其有助于组织了解客户的需求。公司的成功取决于了解客户群的需求，而 SAS 提供了这些信息。
主要特点
SAS 的主要功能包括访问大约 120 种工具和应用程序，在 SAS 内存处理引擎的帮助下分析大数据，以及使用 SAS 可视化数据分析 (SAS ViDA) 探索和可视化整个企业的数据。
优点：您可以将 SAS 用于各种分析，包括统计分析、财务分析、预测、调查等。您还可以使用 SAS 创建根据您的需要定制的图形、表格或图表。此外，您可以使用这个流行的软件包以多种不同的方式对数据进行切片和切块——这意味着您将快速轻松地获得所需的所有答案。
缺点：这是一个使用起来很复杂的程序，而且可能很昂贵。然而，你用它做的越多，它就越值得。在 SAS 上创建强大的仪表板和分析需要时间。你真的需要知道你在做什么，否则你会花很多钱却很少效用。
Sisense：最流行的数据分析工具之一
Sisense 是最流行的数据分析工具之一，没有它，数据分析工具列表是不完整的。它是一个商业智能平台，这意味着它可以通过分析数据来帮助组织做出更好的决策。该工具提供自助式分析，使组织中的任何人都可以轻松使用，无论技术知识或数据分析经验如何。可视化功能也很出色，有助于快速理解复杂的数据集。
主要特点
Sisense 的一个关键特性是它有助于数据的可视化。该软件通过使用易于理解的独特图形转换来识别模式、见解和异常。
Sisense 还拥有大量用于探索数据的高级建模、预测、预测分析和机器学习工具。该软件的一个特点是它能够实时提供汇总结果。
优点：该软件是用户友好的，并具有用于快速分析的大数据处理引擎。此外，您可以深入了解视觉效果以找到所需的一切，从关系到异常值，还可以让您深入了解预建的记分卡和仪表板。
缺点：Sisense 作为数据分析工具的一个缺点是它可能难以定制。这使某些人难以对其业务实施更改。
Talend：数据分析工具
Talend是比较重要的数据分析工具之一。它是允许 大数据文件转换和加载的软件。数据工程师、数据架构师、分析师和开发人员使用此工具连接不同的数据库。与数据分析中使用的所有其他工具一样，Talend 的主要目标是通过以开源解决方案的形式提供企业处理能力，为您的项目快速生成结果。
主要特点
Talend 提供用于数据集成、大数据和数据仓库的软件。该软件环境由几个不同的软件组成。第一个组件是企业中心，它支持工作流自动化或编排。此环境还包括 Marketplace，这是一个用于第三方应用程序的应用商店，可用于自定义您的 Talend 体验。第三个组件是客户端界面，它允许您与其他数据源集成，因此它们可以无缝地相互集成。
优点：Talend 是一款出色的数据集成软件，可以帮助您从数据库中导入和导出数据。它是一个开源代码，并提供免费试用。
缺点：除了 30 天免费试用之外，您需要花钱才能使用 Talend。一些分析师还认为，Talend 作为一种数据分析工具，没有自己的点击式界面。
Excel：开源、免费的电子表格应用程序
Excel
Excel是一个开源、免费的电子表格应用程序，在商业世界中非常流行。Excel 中的数据分析过程从拥有大量数据开始，其中包括指标和属性。从那里，业务分析师将通过对数据运行统计来创建一个聚合表。然后，他们将能够证明各个变量与他们试图预测或解释的输出指标的相关性如何。此外，他们将能够根据属性和产出之间的相关性，找到哪些领域需要更多的研究和开发。
主要特点
Excel 最重要的特点是其易于使用、速度快、成本低。它提供了一些自动化功能来帮助数据分析和可视化。它还加载了排序和过滤器以及数据透视表等工具，可帮助您更有效地处理数据。
优点：Excel 一直是最流行的数据分析工具之一。Excel 非常灵活，它允许用户以多种不同的方式分析数据。该软件非常适合计算、图表和其他数据表示。
缺点：Excel 的缺点是人们在没有使用它的经验时很难编辑它。它对可以有多少行和列有限制，这可能会导致工作簿中的数据丢失。
基于 Apache Hudi 的 Onehouse
近日，开源大数据项目 Apache Hudi 创始人 Vinoth Chandar 发文官宣基于 Hudi 构建的商业公司和产品 Onehouse，其已经获得 Greylock Ventures 和 Addition 的 800 万美元种子轮投资。
Onehouse 想要成为企业构建湖仓一体（Lakehouse）的云原生托管基础，可自动摄取、管理和优化数据以加快处理速度。Onehouse 并不是一个新的查询引擎；它是一个自我管理的数据层，可与任何流行的查询引擎或数据 / 表格式及供应商无缝互操作，因此企业可以选择最适合自身需求的组合。通过将突破性技术与全面托管且易于使用的服务相结合，企业可以在几分钟而不是几个月内构建数据湖，节约大量成本，并仍然拥有开放格式的数据。Onehouse 旨在成为企业数据基础架构的基石，作为所有数据的归宿。
Onehouse 的愿景是让云数据仓库的可用性与数据湖的规模相得益彰。
- 持续数据交付：将老式批处理替换为托管摄取和增量流式处理，以始终保持所有数据处于最新状态。
- 自动化数据基础设施：使用经过行业验证的 Lakehouse 技术自动化繁琐的数据工作，包括集群、缓存、小文件压缩、目录同步和扩展表元数据。
- 真正开放和可互操作：开放表格格式是不够的。我们通过数据服务提供真正的开放性，确保您的基础设施不依赖于任何一家供应商。
- BI 和 AI 大规模节省开支：从面向未来的架构开始，随着您从分析向 AI 的发展而扩展。数量级的性能提升导致大量成本节约。
Tableau：用于数据分析的工具
Tableau 是顶级数据分析工具之一，为想要了解有关该产品的人提供免费试用。Tableau 提供来自世界各地的数据，它还以交互式格式解析数据。
主要特点
Tableau 的一个关键特性是它提供了一个有助于产生洞察的分析引擎。该引擎使人们能够在数据集上构建报告、仪表板和仪表板。然后它将提供有关数据图形表示的信息。
该工具有一个开放的 API，可以对 Web 应用程序进行交互式分析。它还具有安全控制、拖放功能、点击界面、数据库连接和提取向导等功能。
优点：使用 Tableau 作为数据分析工具的优点在于，它就像触手可及的分析师。您可以制作多个报告，并且很容易与项目中的其他人互动。
缺点：Tableau 的缺点之一是它可能非常耗时。用户必须具备大量知识才能使用该软件，如果您还没有该软件，这可能需要额外的时间。
Apache Spark：用于数据分析的最佳数据分析工具
Apache Spark是用于数据分析的最佳数据分析工具之一，用于创建快速的集群计算引擎，以创建并行执行操作的能力。如果没有 Apache Spark，很难在不花费太多时间的情况下运行数据密集型应用程序。
Apache Spark 的一个奇妙特性是它可以小批量处理数据或一次性处理数据。这是 Apache Spark 非常适合迭代处理的原因之一。
为了让事情变得更简单，Apache Spark 指导数据科学家在开发应用程序时应该使用哪些配置。
优点：Apache Spark 的优点是它支持大规模计算和对流数据的快速响应。Apache Spark 以编程库的形式提供接口，这意味着用户可以使用 Java、Scala 或 Python 编写在 30 个节点的集群上执行的程序。
缺点：Apache Spark 最大的缺点是它需要配置才能在您的机器上运行。设置计算节点并不容易，如果你没有正确设置，你真的会搞砸。
总结
在未来，用于数据全生命周期管理的大数据的工具将更加个性化。因为公司正越来越多地使用人工智能来收集关于用户和他们的在线行为的信息。
他们有整个团队致力于了解如何从客户数据中获得最大价值。在这场竞赛中，大数据&数据分析工具比其他任何东西都更强大，更有决定性。
更棒的是，随着时间的推移，数据只会越来越有价值，所以你每天都会得到越来越多的信息，而这些工具也会不断地发展。
